Der Wert von Produktvielfalt: - Universität St.Gallen

Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 25). Das Kriterium misst, wie gut das geschätzte
Modell die empirisch gewonnen Daten rekonstruieren kann und wird daher als Maß
für die Vorhersagerelevanz des Modells bezeichnet (vgl. Fornell/Cha 1994, S. 72f.).
Das Stone-Geissers Q 2 eines Konstrukts ist folgendermaßen definiert:
2
Q = 1 −
∑
k
∑
k
E
O
k
k
(16)
E k
O k
Quadratsumme der Prognosefehler für Indikator k
Quadratsumme aus der Differenz von geschätztem Wert und dem Mittelwert der
verbleibenden Daten aus der Blindfolding-Prozedur für Indikator k
Das Messmodell besitzt eine hinreichende Prognosefähigkeit, wenn das
Stone-Geissers Q 2 größer als 0 ist. In diesem Fall ist die Summe der Quadratsumme
der Prognosefehler aller Indikatoren k eines Konstrukts kleiner als die Summe der
Residuen der auf Basis von Mittelwerten ermittelten trivialen Lösung (vgl.
Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 25; Götz/Liehr-Gobbers 2004, S. 25f.).
In Tabelle 26 sind alle Prüfkriterien, die in der Hauptuntersuchung auf Ebene 1
(reflektives Messmodell) zur Anwendung kommen, nochmals zusammengefasst.
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